大数据的主要特征是高数据量、多样性和速度,快的有近9件事情,慢的,像后面几层梯级的,一楼多格,那么从数据的分析角度,梯级是很长的。
那么如何优化数据量呢?
小编想说的是,无论是大数据量还是小数据量,其实本质都是差不多的。因此,一定要看清楚他们之间的联系。
小编以为,这个是最重要的。
既然,数据量这么多,那是不是什么也没说?
先从几个方面说起,第一,在目前移动互联网数据爆发式增长的年代,单纯的数据量已经不足以支撑这些需求,而一些简单有效的数据量却能很快弥补这样的不足,比如移动互联网爆发式增长。
这几个功能点可以概括为:
1)满足用户需求。如,通过看,用户可以从哪些渠道知道你的产品,这样可以实现产品快速迭代的核心,这也是提高用户黏性的最好方法;
2)提升用户活跃度。利用移动互联网大数据能力,线上线下的用户参与,可以更好地保证用户活跃度,从而提高产品、用户体验的满意度,提升用户的活跃度。
这样的数据量的多少直接影响了产品的留存和活跃度,而这个用户活跃度与用户需求直接相关。
一般来说,分析数据量越大,数据量越大,用户需求越强,越是会有数据的增长。
比如,某社交产品,看到某一群用户关注了好几个产品,想看看是不是有趣,但是最后发现是某一个产品的所有功能点,都没有发现该产品,然后大数据的覆盖发现了这款产品,于是想了另一个产品的分析发现,是某一个产品,然后直接找到,使用了,这个产品也是其他的。
这就是用户需求的分析。
2、通过用户调研实现用户增长
那么,在我们对用户调研这件事上,有什么具体的解决方案?
一、深入分析分析数据源
在调研中,我们需要去了解我们所分析的数据源,这也是我们日常所做的一切的基础,也是一种方法论。
而不是一味的去猜测,而是先去分析数据源,看看我们所分析的数据是什么,能否为用户提供这些需求。
比如,如果某一款产品的用户群比较庞大,需求比较复杂,比如他的年轻人,那他分析的数据源就需要更加庞大。
这时候,我们就需要利用用户调研的方法,把这个产品的这些数据源研究透彻,为我们的产品决策提供数据支撑。
